⭐️
10 способов повысить эффективность RAG-системы
LLM — удивительное изобретение, но с одной ключевой проблемой. Эти модели придумывают всякую ерунду. RAG (Retrieval Augmented Generation — генерация ответа, дополненная результатами поиска) повышает эффективность модели, предоставляя ей фактический контекст, необходимый при ответах на запросы.
Используя краткое руководство по запуску таких фреймворков, как
LangChain и LlamaIndex, каждый может создать простую RAG-систему (например, чат-бота для работы с документами) с помощью примерно пяти строк кода.
Но бот, сконструированный с помощью этих пяти строк кода, не будет работать ожидаемо хорошо.
RAG легко прототипировать, но очень трудно внедрить в производство, т. е. довести до состояния, которым будут довольны пользователи.
В базовой учебной версии RAG может работать на 80%. Но чтобы обеспечить недостающие
20%, часто требуются серьезные эксперименты. Лучшие практики еще не отработаны и могут варьироваться в зависимости от конкретной ситуации. Но ознакомление с ними стоит вашего времени, поскольку RAG — пожалуй, единственный наиболее эффективный способ применения LLM.
В этой статье рассматриваются стратегии повышения качества RAG-систем. Она предназначена для тех, кто создает RAG, стремясь преодолеть разрыв между базовыми настройками и достижением эффективности производственного уровня. В рамках данной статьи под оптимизацией понимается увеличение доли запросов, для которых система находит нужный контекст и генерирует соответствующий ответ.
Предполагаю, что читатель уже имеет представление о RAG-процессе и знаком со стандартными фреймворками, используемыми для реализации подобных стратегий: LangChain и LlamaIndex. Тем не менее обсуждаемые здесь идеи не зависят от фреймворка.
⚡️
Читать дальше@bigdatai
